企业官网建设流程全解析

3g开发网站,seo网站优化培,作it去外包公司好吗,wordpress伪静态化一、背景 能否充分使用好 AI 大模型#xff0c;提示是关键#xff0c;所以现在已经有一种新的职业诞生#xff0c;就是提示工程师。目前国内已经有不少公司在招聘提示工程师#xff0c;薪水接近软件开发工程师的水平#xff0c;达到 20 万#xff5e;30 万人民币#x…一、背景能否充分使用好 AI 大模型提示是关键所以现在已经有一种新的职业诞生就是提示工程师。目前国内已经有不少公司在招聘提示工程师薪水接近软件开发工程师的水平达到 20 万30 万人民币国外有的高级提示工程师薪水已经超越软件开发工程师水平达到了惊人的 30 万美金以上要知道 Google 软件开发工程师的平均年薪也就 20 万美金左右。为什么会出现这样的现象到底什么是提示工程想了解这个问题我们先来聊聊什么是提示。二、什么是提示这里你可能会有一些疑问因为一般在使用大模型产品的时候我们都是向大模型“提问”大模型给出“答案”这个过程也没有看到提示啊其实不然如果阅读过 OpenAI 官方使用文档你就会发现在官方文档里你是看不到 question 和 answer 这两个词的我们能看到的是 prompt 和 completion翻译过来就是提示和补全也就是说我们向大模型提出的问题其实是给大模型一个提示让它进行补全补全的内容就是大模型给我们输出的答案。看到这里你可能又想问了为什么是提示和补全而不是提问和答案呢这就要从大模型训练的原理出发去理解了。GPT 系列模型是基于 Transformer 架构的解码器机制使用自回归无监督方式进行预训练的。这个训练过程简单来说就是大量的文本输入不断进行记忆的过程相比监督学习效率会更低但是训练过程简单可以喂大量的文本语料上限比较高。而我们在使用大模型的时候先给出提示大模型会根据提示来推测补全内容。实际上是根据训练过的“记忆”一个字一个字地计算概率取概率最大的那个字进行输出所以不少人吐槽大模型输出很慢。的确它是一个字一个字地计算并输出效率肯定会比较低。光从使用角度看提示还是比较容易理解的那什么是提示工程呢三、什么是提示工程用过 ChatGPT 的人心态一般是这样的第一天哇这个东西好牛啊还懂人性回答不对还道歉太牛了 第二天哎好像也没啥啊回答的内容也就那样看似长篇大论实则没有新意感觉也解决不了太多实际问题。我见过身边很多人都是这样的那这里我就要问一下你了你的提示长什么样可否回想一下你的提示是不是这样的提示一请帮我生成一个 PPT 大纲。 提示二请帮我生成一个专利创作背景。 提示三请帮我写一篇日记。就拿【提示一】来说试想一下你有一个秘书小李想让他帮忙做个 PPT你们的对话一般来说应该是这样的‍小李请帮我写一个 PPT。 老板您的 PPT 需要什么内容用来做什么 ‍我明天去拜访客户向客户展示我们的新产品。 那您需要简要介绍还是详细介绍除了产品还需要放其他内容吗 ‍简要介绍即可除了产品介绍再放一些客户案例。 好的老板您需要什么风格的 PPT 呢 ‍有科技感一点的。 好的老板。正常来说你是需要向小李详细描述你的 PPT 内容的这样小李才能尽可能准确地制作符合你要求的 PPT其实上面的对话还不够详细不出预料当小李把初稿发给你后你还会提出一些建议再次进行修改有时甚至会修改多轮。如果把大模型当作秘书小李的话那我们给他的提示就不应该是简单的一句话了而是尽可能地将需求描述清楚需求描述越详细越准确大模型输出的内容越符合你的要求。所以说好的提示包含很多信息这些信息帮助你和大模型相互了解所以它是复杂的、规范的类似于人与人相处要相互了解才能合作愉快、高效。所以提示工程是一门专门研究和大语言模型交互的新型学科通过不断地开发和优化帮助用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。换句话说提示工程Prompt Engineering就是探讨如何设计出最佳提示用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。提示工程不仅仅是设计和研发提示它还包含了与大语言模型交互的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性也可以赋能大语言模型比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。换个角度如果 AI 大模型是你的员工他能否表现优秀除了他本身的潜质外还需要你能够领导好他也就是我们常说的领导力在这里叫做AI 领导力。四、什么是 AI 领导力做过管理的人都知道领导力是一个管理者非常重要的素质。在现在这种情况下AI 大模型其实就是我们的虚拟员工而且是一个智力高知识储备量巨大的员工能否让他有高质量的产出就是看你怎么带他怎么领导他。那么我就要问了你确认你能领导一个智商超过 140大脑几乎掌握了全世界大部分公开知识的员工一般人我估计不敢轻易给出肯定的答案。但是也不要被吓住我们需要做的就是提升自身的 AI 领导力。提示是我们和 AI 大模型沟通的唯一桥梁只有熟练掌握提示技巧才能进一步提升领导力进而让你轻松驾驭 AI 大模型。五、如何构造好的提示获取好的输出结果有几种方式一种就是不断和模型交互比如输入很简单但是通过多轮问答不断地对输出进行调整第二种就是一次性尽可能地将输入写好我更推荐第二种这样模型就不需要去理解上下文了一般来说好的提示可以通过下面这个公式去构造。1、任务模块从动作动词开始无论简单还是复杂都要明确说明目标来有效指导输出。 2、上下文模块为大模型提供足够的背景信息描述清楚用户环境来缩小可能性同时可以定义生成任务需要的步骤。 3、示例模块利用示例或框架可以显著提高简历、面试问题或职位描述等各种任务的输出质量。 4、 角色模块定义大模型应该效仿的人例如技术专家、营养师、专业运动员等。 5、 格式模块无论是表格、电子邮件、项目符号、代码块、段落还是期望的输出长度我们都可以把所需的输出格式可视化来有效地适应任务。 6、语气模块指定所需的语气比如休闲、正式、热情或者具体感受指导大模型匹配写作风格。各部分的重要性顺序如下一个好的提示不一定要包含所有模块但是最好要包含任务和上下文。无论如何都要尽可能详细地进行描述。这几个模块整体来说是比较易懂的我简单为你解释下。比如我正在写用户登录模块打算让大模型为我生成相关的示例代码我们可以这么写你是一个软件开发工程师请使用 Java 语言写一个登录的模块生成相关代码。我们为模型指定了角色软件开发工程师并指定使用 Java 写一个登录模块。以下是 ChatGPT3.5 返回的结果。java import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Scanner; public class LoginModule { private MapString, String userDatabase; public LoginModule() { // 初始化用户数据库实际应用中通常会连接到数据库 userDatabase new HashMap(); userDatabase.put(user1, password1); userDatabase.put(user2, password2); // 添加更多用户... } public boolean authenticateUser(String username, String password) { // 在实际应用中这里通常会连接到数据库验证用户名和密码是否匹配 String storedPassword userDatabase.get(username); return storedPassword ! null storedPassword.equals(password); } public static void main(String[] args) { LoginModule loginModule new LoginModule(); Scanner scanner new Scanner(System.in); System.out.print(请输入用户名: ); String username scanner.nextLine(); System.out.print(请输入密码: ); String password scanner.nextLine(); if (loginModule.authenticateUser(username, password)) { System.out.println(登录成功); } else { System.out.println(登录失败用户名或密码错误); } scanner.close(); } } plaintext import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;RestControllerRequestMapping(/api)publicclass UserController { PostMapping(/login) public String login(RequestBody UserLoginRequest request) { // 第二步非空验证 if (request.getUsername() null || request.getPassword() null) { return用户名和密码不能为空; } // 第三步数据库验证 if (isValidUser(request.getUsername(), request.getPassword())) { return登录成功; } else { return用户名或密码错误; } } private boolean isValidUser(String username, String password) { // 这里应该调用数据库查询用户信息的方法进行用户名和密码的验证 // 在实际项目中不应该将密码存储为明文而是使用哈希算法进行存储和比对 // 这里仅为演示实际中应该使用更安全的方式 returnadmin.equals(username) 21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3.equals(md5(password)); } private String md5(String input) { // 这里是一个简单的MD5加密示例实际项目中应该使用更安全的加密方式 // 注意MD5不是安全的加密算法仅作为演示使用 // 实际项目中应该使用更安全的哈希算法如BCrypt // 可以使用Spring Security等库来进行密码的安全处理 return org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils.md5Hex(input); }}可以看出来并不是我们想要的代码因为一般情况下我们需要的是 Web 页面登录而上述结果是一个控制台程序所以我们接着修改提示。你是一个软件开发工程师请使用 Java 语言写一个 Web 登录的模块请使用 SpringBoot 框架前端使用 ReactJS 语言要求密码使用 MD5 加密。第一步用户在页面输入用户名和密码点击登录。第二步服务端接口收到请求对参数进行非空验证。第三步通过数据库查询用户名和密码进行验证。请生成相关代码。这一次我们不仅指定了角色还为任务指定了生成步骤当然模型输出的内容也更加详细了。加入了 UserController定义了 RESTful 接口但是数据库连接部分还是通过注释提示的没有生成出来我们可以继续优化提示。你是一个软件开发工程师。请生成一个 Web 用户登录模块。前端使用 ReactJSCSSHTML 进行页面布局和发起 HTTP 请求。后端请使用 JavaSpringBootMyBatis 框架使用 Maven 进行依赖包管理。要求密码使用 MD5 加密并将具体的数据库连接代码生成出来。请按照以下步骤生成代码。第一步用户在页面输入用户名和密码点击登录。第二步前端发起 HTTP 请求服务端接口收到请求对参数进行非空验证。第三步通过数据库查询用户名和密码进行验证。请生成相关代码。当我们这样提问后基本该有的代码都有了数据库连接也加上了前端页面的代码也补上了。这是一个简单的示例需要注意的是不同的大模型实现机制以及配置不同你需要通过不断调试找到合适的方式和大模型进行沟通交互最终构建最合适的提示。六、万能工具生成提示的提示下面我给你展示一个非常强大的功能——生成提示的提示让 ChatGPT 为你生成你需要的提示。你在 ChatGPT 中输入以下内容我想让你成为我的提示工程师。你的目标是帮助我为我的需求制作尽可能好的提示。提示将由你使用。你需要遵循以下流程 1、你的第一反应是问我提示应该是什么。我会提供我的答案但我们需要通过下一步不断地迭代来改进它。 2、根据我的输入你将生成 2 个部分 修改后的提示提供你重写的提示它应该要清晰、简洁、易于理解 3、问题向我提出任何相关问题以改进提示。 我们将继续这一迭代过程我将向你提供更多信息你也将更新修改后的提示部分中的提示直到我说我们完成为止。将这段提示输入 ChatGPTChatGPT 会一步一步询问我们是否需要补充直到我们回复【我们完成】才结束对话。你可以试试功能很强大。这里我举一个例子我们一起看一下。这个工具的厉害之处在于只要我们不喊停它就会一直问可以把提示调整得非常完善这一步后我就主动叫停了。最后生成的提示如下主题 为初学者设计的6个月增肌30%、减脂20%计划结合高蛋白饮食和哑铃力量训练。 内容 专为无力量训练基础、喜欢高蛋白饮食和有氧运动的个体制定的健身计划。此计划强调使用哑铃进行力量训练以适应新手的学习曲线同时促进肌肉增长和脂肪燃烧。每周三次的训练将包括有氧运动和哑铃训练逐步提高难度以适应身体变化。计划还建议寻找现场教练指导以确保动作的正确性和安全性同时使用蛋白粉补充营养支持恢复和肌肉生长。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”